蛋白質相互作用的模型建立方法和裝置製造方法
2024-04-03 05:29:05
蛋白質相互作用的模型建立方法和裝置製造方法
【專利摘要】本發明公開了一種蛋白質相互作用的模型建立方法和裝置。該蛋白質相互作用的模型建立方法包括：獲取蛋白質相互作用的分類特徵；根據所述分類特徵得到蛋白質相互作用的預測模型；以及根據所述預測模型檢測疾病相關的蛋白質相互作用。通過本發明，能夠預測蛋白質相互作用與疾病相關性。
【專利說明】蛋白質相互作用的模型建立方法和裝置
【技術領域】
[0001]本發明涉及生物學領域，具體而言，涉及一種蛋白質相互作用的模型建立方法和
>J-U ρ?α裝直。
【背景技術】
[0002]疾病相關基因是與疾病狀態密切相關的一組基因，它們在疾病的發生、發展、治療和預後中發揮著重要作用，常用於生物標誌物和藥物靶標發現。但是由於大部分的蛋白質是通過與其它蛋白質相互作用發揮生物學功能的，因此，不僅應考察單個蛋白質對疾病的影響，更應該考察蛋白質相互作用對於疾病的發生和發展的作用，從而幫助理解致病機制。
[0003]目前，已有一些方法針對蛋白質相互作用的可藥性(即某蛋白質能夠與小分子藥物相結合，作為藥物作用的靶標)進行預測，並採用實驗手段以蛋白質相互作用為靶標進行藥物設計。實際上，能夠用於藥物設計的蛋白質相互作用很少，大部分蛋白質相互作用僅僅與疾病相關，而在現有技術中還沒有預測蛋白質相互作用與疾病的相關性的方法。
[0004]針對現有技術無法預測蛋白質相互作用與疾病相關性的問題，目前尚未提出有效的解決方案。
【發明內容】
[0005]本發明的主要目的在於提供一種蛋白質相互作用的模型建立方法和裝置，以解決現有技術無法預測蛋白質相互 作用於疾病相關性的問題。
[0006]為了實現上述目的，根據本發明的一個方面，提供了一種蛋白質相互作用的模型建立方法。根據本發明的蛋白質相互作用的模型建立方法包括:獲取蛋白質相互作用的分類特徵；根據分類特徵得到蛋白質相互作用的預測模型；以及根據預測模型檢測疾病相關的蛋白質相互作用。
[0007]進一步地，獲取蛋白質相互作用的分類特徵包括:查詢疾病相關的蛋白質相互作用，得到標準陽性數據集；查詢非疾病相關的蛋白質相互作用，得到標準陰性數據集；標準陽性數據集和標準陰性數據集作為標準數據集；以及從標準數據集中提取分類特徵。
[0008]進一步地，獲取蛋白質相互作用的分類特徵包括:獲取基因晶片數據；以及從基因晶片數據中提取分類特徵。
[0009]進一步地，根據分類特徵得到蛋白質相互作用的預測模型包括:計算分類特徵的似然比；以及由似然比得到預測模型。
[0010]進一步地，在根據預測模型檢測疾病相關的蛋白質相互作用之後，蛋白質相互作用的模型建立方法還包括:獲取預測模型的檢測結果；獲取參考樣品集；以及利用參考樣品集驗證檢測結果的準確性。
[0011]為了實現上述目的，根據本發明的另一方面，提供了一種蛋白質相互作用的模型建立裝置。根據本發明的蛋白質相互作用的模型建立方法包括:獲取單元，用於獲取蛋白質相互作用的分類特徵；生成單元，用於根據分類特徵得到蛋白質相互作用的預測模型；以及檢測單元，用於根據預測模型檢測疾病相關的蛋白質相互作用。
[0012]進一步地，獲取單元包括:第一查詢模塊，用於查詢疾病相關的蛋白質相互作用，得到標準陽性數據集；第二查詢模塊，用於查詢非疾病相關的蛋白質相互作用，得到標準陰性數據集，其中，標準陽性數據集和標準陰性數據集作為標準數據集；以及第一提取模塊，用於從標準數據集中提取分類特徵。
[0013]進一步地，獲取單元包括:獲取模塊，用於獲取基因晶片數據；以及第二提取模塊，用於從基因晶片數據中提取分類特徵。
[0014]進一步地，生成單元包括:計算模塊，用於計算分類特徵的似然比；以及生成模塊，用於由似然比得到預測模型。
[0015]進一步地，蛋白質相互作用的模型建立裝置還包括:結果獲取單元，用於在根據預測模型檢測疾病相關的蛋白質相互作用之後，獲取預測模型的檢測結果；參考單元，用於獲取參考樣品集；以及驗證單元，用於利用參考樣品集驗證檢測結果的準確性。
[0016]通過本發明，根據蛋白質相互作用的分類特徵得到蛋白質相互作用的預測模型，採用預測模型檢測疾病相關的蛋白質相互作用的方法，解決了無法預測蛋白質相互作用與疾病相關性的問題，進而達到了預測蛋白質相互作用與疾病相關性效果。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0017]構成本申請的一部分的附圖用來提供對本發明的進一步理解，本發明的示意性實施例及其說明用於解釋本發明，並不構成對本發明的不當限定。在附圖中:
[0018]圖1是根據本發明第一實施例蛋白質相互作用的模型建立裝置的示意圖；
[0019]圖2是根據本發明第二實施例蛋白質相互作用的模型建立裝置的示意圖；
[0020]圖3是根據本發明第三實施示例蛋白質相互作用的模型建立裝置的示意圖；
[0021]圖4是根據本發明第四實施例蛋白質相互作用的模型建立裝置的示意圖；
[0022]圖5是根據本發明實施例的貝葉斯模型分類的示意圖；
[0023]圖6是根據本發明第五實施例蛋白質相互作用的模型建立裝置的示意圖；
[0024]圖7是根據本發明第一實施例的蛋白質相互作用的模型建立方法的流程圖；
[0025]圖8是根據本發明實施例的獲取蛋白質相互作用的分類特徵的流程圖；
[0026]圖9是根據本發明第二實施例的蛋白質相互作用的模型建立方法的流程圖；
[0027]圖10是根據本發明第三實施例的蛋白質相互作用的模型建立方法的流程圖；以及
[0028]圖11是根據本發明第四實施例的蛋白質相互作用的模型建立方法的流程圖。【具體實施方式】
[0029]需要說明的是，在不衝突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的特徵可以相互組合。下面將參考附圖並結合實施例來詳細說明本發明。
[0030]為了使本【技術領域】的人員更好地理解本發明方案，下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分的實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都應當屬於本發明保護的範圍。
[0031]需要說明的是，本發明的說明書和權利要求書及上述附圖中的術語「第一」、「第二」等是用於區別類似的對象，而不必用於描述特定的順序或先後次序。應該理解這樣使用的數據在適當情況下可以互換，以便這裡描述的本發明的實施例能夠以除了在這裡圖示或描述的那些以外的順序實施。此外，術語「包括」和「具有」以及他們的任何變形，意圖在於覆蓋不排他的包含，例如，包含了一系列步驟或單元的過程、方法、系統、產品或設備不必限於清楚地列出的那些步驟或單元，而是可包括沒有清楚地列出的或對於這些過程、方法、產品或設備固有的其它步驟或單元。
[0032]本發明實施例提供了一種蛋白質相互作用的模型建立裝置。
[0033]圖1是根據本發明第一實施例蛋白質相互作用的模型建立裝置的示意圖。如圖所示，該蛋白質相互作用的模型建立裝置包括獲取單元10、生成單元20和檢測單元30。
[0034]獲取單元10用於獲取蛋白質相互作用的分類特徵。蛋白質相互作用與疾病相關，能夠通過蛋白質的相互作用解釋疾病的發生機制。蛋白質具有很多生物學特徵，可以利用這些特徵區分疾病相關蛋白質的相互作用和非疾病相關蛋白質的相互作用，將這些用來表徵疾病相關蛋白質相互作用和非疾病相關蛋白質的相互作用差異的生物學特徵稱為分類特徵。
[0035]分類特徵可以是蛋白質的生物化學屬性中的蛋白質序列特徵。根據蛋白質的一級序列，可提取它的主要序列特徵。蛋白質的主要序列特徵包括分子量、殘基數、等電點、疏水性、胺基酸等，利用Pepstats程序可一次性提取蛋白質的上述多個序列特徵。
[0036]分類特徵還可以是蛋白質的功能注釋。蛋白質的功能注釋能夠描述基因功能，包括GO注釋和Swissprot資料庫中的注釋。GO注釋提供了一種描述基因功能的標準化詞彙，包括生物學通路、分子功能和分子功能三個大的類別。Swissprot資料庫中的注釋信息，包括UP_SEQ_FEATURE和SP_PIR_KEYWORDS。利用工具DAVID可提取已知疾病相關蛋白質的功能注釋條目，包括GO注釋條 目和Swissprot資料庫中的注釋信息，並提供它們富集的顯著性。
[0037]分析功能注釋條目的顯著性常採用基於超幾何分布的假設檢驗方法，其計算公式為:
【權利要求】
1.一種蛋白質相互作用的模型建立方法，其特徵在於，包括: 獲取蛋白質相互作用的分類特徵； 根據所述分類特徵得到蛋白質相互作用的預測模型；以及 根據所述預測模型檢測疾病相關的蛋白質相互作用。
2.根據權利要求1所述的蛋白質相互作用的模型建立方法，其特徵在於，獲取蛋白質相互作用的分類特徵包括: 查詢疾病相關的蛋白質相互作用，得到標準陽性數據集； 查詢非疾病相關的蛋白質相互作用，得到標準陰性數據集； 所述標準陽性數據集和所述標準陰性數據集作為標準數據集；以及 從所述標準數據集中提取所述分類特徵。
3.根據權利要求1所述的蛋白質相互作用的模型建立方法，其特徵在於，獲取蛋白質相互作用的分類特徵包括: 獲取基因晶片數據；以及 從所述基因晶片數據中提取所述分類特徵。
4.根據權利要求1所述的蛋白質相互作用的模型建立方法，其特徵在於，根據所述分類特徵得到蛋白質相互作用的預測模型包括: 計算所述分類特徵的似然 比；以及 由所述似然比得到所述預測模型。
5.根據權利要求1所述的蛋白質相互作用的模型建立方法，其特徵在於，在根據所述預測模型檢測疾病相關的蛋白質相互作用之後，所述蛋白質相互作用的模型建立方法還包括: 獲取所述預測模型的檢測結果； 獲取參考樣品集；以及 利用所述參考樣品集驗證所述檢測結果的準確性。
6.一種蛋白質相互作用的模型建立裝置，其特徵在於，包括: 獲取單元，用於獲取蛋白質相互作用的分類特徵； 生成單元，用於根據所述分類特徵得到蛋白質相互作用的預測模型；以及 檢測單元，用於根據所述預測模型檢測疾病相關的蛋白質相互作用。
7.根據權利要求6所述的蛋白質相互作用的模型建立裝置，其特徵在於，所述獲取單元包括: 第一查詢模塊，用於查詢疾病相關的蛋白質相互作用，得到標準陽性數據集； 第二查詢模塊，用於查詢非疾病相關的蛋白質相互作用，得到標準陰性數據集，其中，所述標準陽性數據集和所述標準陰性數據集作為標準數據集；以及第一提取模塊，用於從所述標準數據集中提取所述分類特徵。
8.根據權利要求6所述的蛋白質相互作用的模型建立裝置，其特徵在於，所述獲取單元包括: 獲取模塊，用於獲取基因晶片數據；以及 第二提取模塊，用於從所述基因晶片數據中提取所述分類特徵。
9.根據權利要求6所述的蛋白質相互作用的模型建立裝置，其特徵在於，所述生成單元包括: 計算模塊，用於計算所述分類特徵的似然比；以及 生成模塊，用於由所述似然比得到所述預測模型。
10.根據權利要求6所述的蛋白質相互作用的模型建立裝置，其特徵在於，所述蛋白質相互作用的模型建立裝置還包括: 結果獲取單元，用於在根據所述預測模型檢測疾病相關的蛋白質相互作用之後，獲取所述預測模型的檢測結果； 參考單元，用於獲取參考樣品集；以及 驗證單元，用於利用.所述參考樣品集驗證所述檢測結果的準確性。
【文檔編號】G06F19/12GK103473416SQ201310418639
【公開日】2013年12月25日 申請日期:2013年9月13日 優先權日:2013年9月13日
【發明者】劉偉, 謝紅衛 申請人:中國人民解放軍國防科學技術大學